Potencialidades da Classificação Orientada a Objetos

Potencialidades da Classificação Orientada a Objetos em Imagens SPOT5 no Mapeamento de Fitofisionomias do Cerrado

Leandro ribeiro teixeira, GUSTAVO MANZON NUNES, zenésio finger, Edson martins DA SILVA & AUBERTO JOSE BARROS SIQUEIRA

Resumo

Foi avaliado o desempenho da Classificação Orientada a Objetos aplicada a imagens de sensoriamento remoto de alta resolução espacial, na identificação de classes de vegetação nativa em fragmentos de cerrado. Para esse fim, utilizou-se uma imagem de alta resolução espacial SPOT 5, modo Supermode, para a discriminação e classificação das seguintes classes: Floresta Estacional Semidecidual, Floresta Estacional Decidual, Campo Cerrado, Cerrado Sensu Stricto e Área Antropizada. Inicialmente foi realizada a segmentação da imagem em objetos para sua posterior classificação. Para tanto, foram utilizados parâmetros de escala com valores de 60, 50 e 10, para cada uma das mencionadas classes fitofisonômicas. Tais objetos foram posteriormente classificados através do algoritmo de atribuição de classes Assign Class, de acordo com os parâmetros: descritores de média, área e distância da borda direita da cena. Para a validação do resultado da classificação, foi gerada uma matriz de confusão para avaliar a acurácia do produto final, através do coeficiente de exatidão global e do índice de concordância kappa. Os valores obtidos foram de 94% e 0,92, respectivamente, o que comprovam o ótimo desempenho do classificador na discriminação de fitofisionomias do Cerrado, contribuindo, desta forma, para estudos voltados ao mapeamento de fragmentos de vegetação nativa deste bioma.
Palavras Chave: Sensoriamento Remoto, Vegetação, Segmentação, Alta Resolução.

Abstract

The performance of the Object-Oriented Classification in high spatial resolution remote sensed image was assessed for discriminating native vegetation classes in fragments of the Cerrado Biome. For this aim, a SPOT 5 SUPERMODE image was used for classifying the following